基于熵权TOPSIS模型的山东省海洋经济系统脆弱性评价与障碍度分析

李贞

(中国海洋大学经济学院 青岛 266100)

0 引言

脆弱性概念的提出最早来源于对自然灾害的研究[1],主要是由于系统内部结构的不稳定而产生的内生结构累积性脆弱,或者是受到外界的干扰和压迫使系统遭受不可避免的损害,进而产生外生胁迫性脆弱[2]。20世纪90年代至今逐渐成为全球环境变化和可持续性研究的重要对象[3-4],与此同时,脆弱性的研究内涵已经逐渐延伸为包括敏感性、弹性、应对能力等不同要素在内的一个概念集合。但是截至目前,脆弱性的本质、作用机理和评价方法仍然没有形成统一,理论研究方面也未能形成一套合理的被各界认可的权威性理论体系[5-6],1990 年6 月的联合国贸易和发展会议上首次出现了“经济脆弱性”的概念[7]。1999 年,则是被联合国开发计划署(UNDP)认定为衡量地区或国家的经济可持续发展的重要指标[8]。现今,海洋经济不断繁荣发展,在海洋强国战略的背景下,海洋经济的发展将会推动社会总体的发展,并产生深远的影响。

当前海洋经济系统脆弱性的关注重点是海洋产业结构与经济安全的评价、预警机制和政策导向[9],然而忽略了对海洋资源的开发和利用状况[10]、国民消费水平[11]、环境污染情况[12]、自然灾害[13]等因素的考量,研究方法主要有综合指数法[14]、模糊物元法[15-16]、集对分析法[17]、图层叠置法[18]、BP 神经网络[19]、DEA 模型[20]、分形理论等[21]。本研究采用TOPSIS模型,其适用于对目标决策,对于研究样本的数量和分布没有限制,同时可以充分利用数据信息来计算与正负理想点之间的距离,通过排序后进行客观评价,结果分辨率高。

对于沿海地区来说,海洋经济是地区经济发展的重要支柱。通过最近几年相关学者的研究发现,海洋经济的迅猛发展存在着来自内部和外部的制约,存在着如海洋产业结构不合理,海洋自然灾害频发、海洋资源利用粗放等问题[22],同时海洋经济的脆弱性评价指标体系的构建[23]、指标权重的度量[24]等也需要进行深入研究。因此,本研究选择了2007—2019年的山东省海洋经济发展的相关数据,从应对能力、敏感性、胁迫性和弹性这4个方面构建了海洋经济脆弱性指标评价体系,依据熵权法计算出权重结合TOPSIS 模型来对山东省海洋经济系统脆弱性进行评价。为了揭示影响海洋经济系统脆弱性的动态因素,本研究分别从指标层和准则层两个维度,分析了山东省海洋经济系统脆弱性随时间的变化特征,并结合障碍度模型分析准则层和指标层的障碍度大小,进一步分析了指标层中影响脆弱性的前5个障碍因子,最后提出了针对性的建议,以期对山东省的海洋经济可持续发展提供参考。

1 研究区域、研究方法与数据来源

1.1 研究区域概况

山东省位于中国东部沿海34°22.9'N-38°24.01'N,114°47.5'E-122°42.3'E,地处太平洋以西,四季分明,属于暖温带季风气候。最近几年来,山东省海洋经济不断发展,已经成为山东省经济发展的重要推动力。与此同时,从2007—2019年,三类海洋产业占海洋经济的比重逐年变化,海洋产业结构不断优化(图1)。

图1 三类海洋产业占海洋生产总值的比重Fig.1 The proportion of the three types of marine industries in the total marine production value

从图1中可以看出,海洋第三产业占比从2007年的44.30%逐渐增加为58.20%,第三产业发展势头强劲,而第一产业和第二产业占比则是随着时间逐渐下降,其中,第二产业下降最多,从2007年的48.10%到2019年的36.70%,而第一产业则是从7.60%下降为5.10%。研究数据来源为2008—2020年的《中国海洋经济统计年鉴》和《山东统计年鉴》。

1.2 评估指标数据与熵权权重计算

首先,将原始评级数据构造决策矩阵A,有n个样本和m个评价指标,矩阵元素为xij,xj,max和xj,min分别表示第j个评价指标的最大值和最小值,其中,1≤j≤m。对于指标数据需要进行正向化处理,正向化处理后的值为fij。具体来说,对正向评价指标,其函数为:

而逆向评价指标,其函数为:

其次,由于不同评价指标数据存在量纲,难以进行比较,本研究运用极差标准化的方法对数据进行规范化处理,将其转化为区间[0,1]内。进行规范化处理后的值为Zij′,公式如下:

1.3 TOPSIS模型

TOPSIS方法,又称为“优劣解距离法”,是多目标决策方法中常用的一种分析方法。该方法是基于备选方案集,将计算出的指标数据的最优值和最差值分别当作正理想方案和负理想方案,并计算出各个方案与正、负理想点之间的距离,比较两个方面的距离,最后选择其中最接近正理想点同时远离负理想点的方案作为最优方案。

第一步:利用熵权法计算出各指标权重,并记为wij,构建加权决策矩阵Z,Zij是矩阵中的元素,计算公式如下:

第二步:确定正理想解Z+和负理想解Z-。

第三步:用欧几里得范数作为距离的测度,计算出各个方案到正、负理想点之间的相对接近距离。假设该问题有m个目标,n个可行解。则从任意可行解Zj到正理想解Z+的距离D_P是:

同理,任意可行解Zj到负理想解Z-的距离D_N是:

则某一可行解对于理想解的相对接近度定义为:

Sj表示第j个对象与正理想解之间的接近程度,取值范围是[0,1],该值越大表明越接近正理想解,相应地,也越远离负理想解,当Sj取1时,说明Zi是正理想解,反之,取0,则说明Zi是负理想解。计算出各个方案的Sj,同时将其按照从大到小排序后求出最优方案。

1.4 障碍度评价模型

降低经济系统的脆弱性是海洋经济持续发展的前提,为了揭示影响海洋经济系统脆弱性的动态因素。本研究采用障碍度模型来进行分析,在分析指标层因子对总目标障碍度的基础上,进一步分析各个准则层对总目标的障碍度大小。dij为指标偏离度,表示单项因子与最大目标之间的差距,定义为指标标准化值yij与1之间的差距;Aij为第i项指标对海洋经济脆弱性的影响程度;U为准则层的指标障碍度,相关计算公式如下:

2 海洋经济系统脆弱性评价与分析

2.1 评价指标体系的构建

为了对山东省海洋经济系统脆弱性进行评价,本研究首先建立了海洋经济系统脆弱性指标评价体系,评价指标体系分为目标层、准则层和指标层。其中,第一层目标层是山东省海洋经济系统脆弱性(A);第二层准则层则是由应对能力(R)、敏感性(S)、胁迫性(P)和弹性(E)组成;第三层指标层共含有36个评价指标,将各个指标数据进行正向化和标准化处理并采用熵权法求出这36个指标的熵权权重,具体见表1。

表1 海洋经济系统脆弱性指标体系Table 1 System of indicators of vulnerability to marine economic systems

续表1

2.2 海洋经济系统脆弱性接近度分析

将各个指标数据进行正向化和标准化处理并求出熵权权重后,采用TOPSIS模型计算出山东省2007—2019年海洋经济系统脆弱性以及各个准则层的正理想距离D_P,负理想距离D_N和综合接近度S,具体见表2。

表2 2007—2019年海洋经济系统脆弱性的D_N、D_P 和STable 2 D_N,D_P and S of ocean economic system vulnerabilities from 2007 to 2019

由表2可以发现,海洋经济系统脆弱性的综合接近度S随着时间发生波动,按照从高到低排序,经过分析发现2008 年的综合接近度最高(0.682 3),脆弱性最低,主要原因是接近正理想解,D_P为0.217 2,远离负理想解,相应的D_N为0.466 7。应对能力的接近度为0.732 7,胁迫性的接近度为0.502 6,敏感性接近度为0.282 3,弹性的接近度为0.181 4。而2007年的综合接近度排序第2,为0.663 8,D_P是0.207 2,D_N是0.409 0,主要原因是应对能力和胁迫性的接近度大,分别为0.674 6和0.631 1。而其余年份的S值较小,在0～0.33波动。

2.2.1 海洋经济系统脆弱性目标层的变化趋势

为了更加直观地展示海洋经济系统脆弱性随时间的变化趋势,这里定义正负理想距离之比为D_P/D_N,正负理想距离之比越大表明脆弱性接近度越低,脆弱性就越高,将正负理想距离之比与D_P、D_N和S一起表示在图2中。

图2 2007—2019年山东省海洋经济系统脆弱性接近度变动趋势Fig.2 Trends of vulnerability proximity of marine economic system in Shandong Province from 2007 to 2019

从图2中可以发现:①正负理想距离之比随着时间呈现震荡特征,2007—2008 年,该值发生轻微降低,随后,2008—2009 年该值剧烈增加,2009 年最高为17.71,说明海洋经济系统脆弱性程度增加,随后一年该值又大幅回落,而从2010年开始,表现为小幅波动,2013年达到低谷为1.98,且回落到波谷的时间大致为3 年,波动较为稳定。2017 年以来,山东省海洋经济系统脆弱性程度降低。②D_N的变化与S的波动趋势相同,2007—2008年有所增加,2008—2009年大幅回落,说明海洋经济系统脆弱性程度增加,而在随后的2009—2019年,除了2010年、2013年和2019年有较大起伏之外,其余时间段趋于平坦,值得注意的是从2014年以来,山东省海洋经济系统脆弱性程度呈现了下降趋势;③而D_P仅在2008—2009年表现突出,其余时间都起伏不明显。

为了更加直观地研究山东省海洋经济系统脆弱性的时变特征,本研究定义接近度变化率=去年的接近度S÷今年的接近度S-1,接近度变化率的表现可以说明海洋经济脆弱性的时变特征,该值若为负值说明海洋经济系统脆弱性较上年有所加重,为正值则是有所减轻,具体见图3。

图3 目标层接近度变化率随时间的变化Fig.3 The change rate of the target layer's approach degree with time

从图3可以看出,2008—2019年海洋经济系统脆弱性呈现震荡变化。从数值上看,2008—2019年,只有2009 年的接近度变化率最低,为-0.92,其次是2014 年的变化率为-0.74,而接近度优化幅度最大的是2010 年为2.68,其次是2013年1.59,即2008—2009 年脆弱性程度加重,2009—2010年从-0.92变化为2.68则说明脆弱性程度大幅降低,随后一年又以脆弱性程度增加为结束,从2011 年开始,脆弱性开始小幅循环波动,而2017年以来,接近度变化率表现为小幅攀升,从-0.01增加为0.87,即海洋经济系统的脆弱性程度有所降低。

2.2.2 海洋经济系统脆弱性准则层接近度的变化趋势

为了揭示准则层的接近度变化情况,图4画出了准则层的接近度随时间的变化趋势。

图4 2007—2019年山东省海洋经济系统脆弱性准则层接近度变动特征Fig.4 Characteristics of proximity of vulnerability criteria in marine economic system in Shandong Province from 2007 to 2019

从图4中可以看出,敏感性(S)总体呈现逐步上升的趋势,而应对能力(R)2008—2009 年剧烈下降后,从2009 年开始缓慢回升,胁迫性(P)2007—2013年波动剧烈,而从2013年开始,整体也呈现攀升的劲头,而弹性(E)除了2013年的极端高值外,其余年份呈现较为稳定的状态,均在0.1～0.3。通过将各年度准则层指标接近度大小排序分析发现,2008年的应对能力(R)接近度(0.732 7)、2010年的胁迫性(P)接近度(0.725 9)和2013年的弹性(E)接近度(0.724 7)对海洋经济系统脆弱性影响最大。

3 海洋经济系统脆弱性障碍度分析

本研究分别从准则层与指标层两个层面,对山东省海洋经济系统脆弱性的障碍度及障碍因子进行分析,对于指标层来说,同时将结果按照从大到小的顺序,为了便于观察,本研究仅挑选出5个主要障碍因子进行分析,准则层的障碍度如表3所示,指标层的障碍度信息见表4。

首先,由之前的分析可知,2007—2013年山东省海洋经济系统脆弱性增加,结合表3分析,其间起主要作用的是应对能力(R)和敏感性(S);而2013—2019年山东省海洋经济系统脆弱性有所降低,结合表3分析,其间起主要作用的仍然是应对能力(R)和敏感性(S)。其次,由表3 可知,山东省海洋经济系统脆弱性准则层障碍度随着时间变化而变化,综合来看,应对能力(R)障碍度最大,除了2007年和2008年的值较小外,其余年份均处于首要地位,除了2013 年弹性(E)障碍度(12.24%)小于敏感性(S)障碍度(21.65%),其余时间点,弹性(E)障碍度都大于敏感性(S)障碍度,而敏感性(S)障碍度与胁迫性(P)障碍度相比,除了2019年敏感性(S)障碍度(15.66%)小于胁迫性(P)障碍度(16.09%)之外,其余时间,敏感性(S)障碍度都大于胁迫性(P)障碍度。因此,综合来看,山东省海洋经济系统的障碍度由高到低排序大致是:应对能力(R)障碍度、弹性(E)障碍度、敏感性(S)障碍度、胁迫性(P)障碍度。

表3 山东省海洋经济系统脆弱性准则层障碍度Table 3 Degree of barrier to the vulnerability criterion layer of marine economic system in Shandong Province%

由表4可知,在2013年以前,前5个障碍因子主要来自应对能力(R)、敏感性(S)和胁迫性(P),2013 年之后,则主要是弹性(E)、敏感性(S)和胁迫性(P)。经过统计,主要的障碍因子分别有P5工业废水排放总量(万t)、S4入境旅游外汇收入(万美元)、R9全社会固定资产投资(亿元)、P4旅客吞吐量(万人次)、R4海洋产业结构多样化指数、E7人均城市道路面积(m2)、S11海洋第三产业占比(%)和E5保护区数量(个)。

表4 山东省海洋经济系统脆弱性指标层主要障碍因子与障碍度Table 4 The main obstacle factors and obstacles of the vulnerability index layer of marine economic system in Shandong Province

4 结论与对策建议

4.1 结论

第一,山东省海洋经济系统脆弱性在2007—2013年波动明显,2013—2019年整体趋于平稳,按照综合接近度排序,脆弱性从低到高排序依次是2009 年、2011 年、2015 年、2014 年、2017 年、2016年、2018 年、2012 年、2010 年、2019 年、2013年、2007年、2008年。同时各年度D_N与S的波动趋势一致;而从正负理想距离之比的变化来看,2007—2013年波动剧烈,从2014 年以来,山东省海洋经济下系统脆弱性程度呈现了下降趋势。

第二,根据接近度变化率的分析发现,2010年山东省海洋经济系统脆弱性优化幅度最大(268%),2013年次之(159%),与上年度脆弱性比较,优化幅度明显,而2017年以来,接近度变化率表现为小幅攀升,优化程度增加,海洋经济系统的脆弱性程度逐渐降低。

第三,整体上看,敏感性(S)总体上呈现逐步上升的趋势,应对能力(R)和胁迫性(P)经历了大起大落后,分别自2009年和2013年开始呈现攀升的劲头,而弹性(E)除了2013年的极端高值外,其余年份呈现较为稳定的状态;而通过将各年度准则层指标接近度大小排序分析发现,2008年的应对能力(R)接近度(0.732 7)、2010年的胁迫性(P)接近度(0.725 9)和2013 年的弹性(E)接近度(0.724 7)对海洋经济系统脆弱性影响最大。

第四,通过分析准则层的障碍度,得出结论:2007—2013年山东省海洋经济系统脆弱性增加,而2013—2019年山东省海洋经济系统脆弱性有所降低,经过分析,其间起主要作用的均是应对能力(R)和敏感性(S)。

第五,通过分析指标层的障碍度,本研究发现主要的障碍因子分别有P5工业废水排放总量(万t)、S4入境旅游外汇收入(万美元)、R9全社会固定资产投资(亿元)、P4旅客吞吐量(万人次)、R4海洋产业结构多样化指数、E7人均城市道路面积(m2)、S11海洋第三产业占比(%)和E5保护区数量(个)。

4.2 对策建议

山东省正处于山东半岛蓝色经济区高质量发展阶段,在世界蓝色浪潮发展和建设海洋强国的背景下,山东省大力发展海洋经济,日益推进海路一体化蓝图的实现。在此过程中,基于准则层和指标层的障碍度的分析,为了促进海洋经济的可持续发展、高质量发展,具体说来,应该升级海洋产业结构,着重发展第三产业,增加海洋产业的固定资产投资,提高海洋经济系统脆弱性的应对能力,减少资源耗型产业和低端产业,提升海洋生物等新兴产业规模,同时应注意发展海洋高新技术,加大研发投入,培养科研人才,提高应用型人才和创新型人才比重,提高海洋成果转化率;在合理利用海洋资源的同时,注意保护生态环境,积极扩大湿地面积,健全海洋保护区的建设,保护海洋生物多样性;关注海洋经济发展过程中的环境污染问题,严格限制工业废水排放量,加大环境污染治理力度,促进经济和生态环境协调发展;加大交通基础设施的支撑能力,打造便捷通畅的交通环境,山东省沿海城市客货运量大,运输能力不强,结构不合理,交通建设亟待合理规划;在滨海旅游业方面,要发挥自己的特色,依托于自然环境,提高资源和产品的整合能力,合理规划旅游功能区,构建产业竞争力,形成品牌效应。